Déployer et surveiller les modèles IA dans les processus d’assurance

• Déployer des modèles IA dans les processus d’assurance
• Surveiller leur performance, leurs dérives et leurs biais
• Organiser la gouvernance du cycle de vie des modèles

Data scientists, responsables des risques, DSI, chefs de produit

Avoir développé ou évalué un modèle d’IA pour l’assurance

• Définir les étapes du passage d’un modèle IA à la production
• Choisir l’architecture de déploiement et l’intégration aux outils
• Documenter le modèle, ses données et ses limites d’usage
• Valider le modèle avec les équipes métiers et la conformité
• Mettre en production le modèle avec un déploiement progressif
• Suivre les indicateurs de performance et de stabilité du modèle
• Détecter les dérives des données et la perte de précision
• Contrôler régulièrement les biais et l’équité des décisions
• Définir les rôles, les seuils d’alerte et la supervision humaine
• Planifier le réentraînement, la révision et le retrait du modèle

• Choisir cinq indicateurs de suivi d’un modèle de tarification
• Repérer une dérive dans une série d’indicateurs fictifs
• Rédiger la fiche de gouvernance d’un modèle en production

• Modèle de fiche de documentation d’un modèle IA en production
• Check list de mise en production d’un modèle d’assurance
• Modèle de tableau de bord de surveillance d’un modèle